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ビッグデータ

ビッグデータ
ビッグデータは、インターネットの普及や、コンピュータの処理速度の向上などに伴って生成される、大容量のデジタルデータを指す。データ総量は数百テラ(1テラは約1兆)バイト以上とされており、2020年には40ゼタ(1ゼタは1兆の10億倍)になると予測されている。近年、ビッグデータを高速かつ簡単に分析できる技術が登場。単に大容量であるだけでなく、非定型でリアルタイム性が高いビッグデータ活用により、人工知能の機械学習が飛躍的に向上している。一方で、ビッグデータは膨大な個人情報を含んだデータの記録であり、その活用にあたってプライバシーを守る方法が課題となっている。「10MTVオピニオン」では、東京大学大学院で経済学を教える柳川規範氏が「ビッグデータの実用化」と題した連続講義を担当。ビッグデータにより学習効果の実現競争が起きる可能性、データサイエンティストと呼ばれる専門家の育成、データの標準化・規格化の必要性、教育分野への展開など、ビッグデータを活用するためのポイントが語られている。

機械学習、プロファイリング…アルゴリズム革命とは何か?

続・シリコンバレー物語~創業者群像と課題(5)アルゴリズム革命〈上〉
GAFAが引き起こしたアルゴリズム革命について2話に渡って見ていく。コンピュータの演算能力が著しく高まり、ビッグデータが生成されたことが端緒になる。膨大なデータを認識するため、パターン認識による機械学習...
収録日:2021/07/20
追加日:2022/06/07
島田晴雄
慶應義塾大学名誉教授

戦後日本の名経営者たちを彷彿させる現代中国の起業家精神

中国、驚異の情報革命(7)中国の可能性と課題
中国の現状を概観すると、日本との違いが浮き彫りになる。猛烈な起業家精神と激しい企業間戦争、膨大な人口がそのまま資源になるデジタル・トランスフォーメーション、さらに国家による強力な戦略樹立と、その推...
収録日:2019/11/11
追加日:2020/01/05
島田晴雄
慶應義塾大学名誉教授

鄧小平の時代から中国のマクロ経済はどう変化してきたのか

中国、驚異の情報革命(2)新常態経済と国家戦略
中国における情報経済躍進の背景には、マクロ経済の変化がある。鄧小平の時代に高度成長を続けた中国は、経済成長率に陰りが見えるや否や「新常態経済」への移行とイノベーション重視を国策に掲げ、その促進を進...
収録日:2019/11/11
追加日:2019/12/01
島田晴雄
慶應義塾大学名誉教授

医療に関するビッグデータからビジネスを生み出す

プラチナ社会へのビジネス創造(4)諸問題の解決のために
2050年までに日本が目指すべきは、再生可能エネルギーを自給して地上資源を再活用していくことだ。これは地方経済を活性化させ、少子化問題の解決にもつながる。また、メンタルな問題も、医療に関するビッグデー...
収録日:2018/12/12
追加日:2019/05/02
小宮山宏
東京大学第28代総長

AIやビッグデータを活用した車が自動運転の中心になる

自動運転が社会を変える(1)自動運転の民主化
自動運転の実用化は既定路線だが、加藤真平氏によると、その目安は2020年の東京オリンピック前後になるだろう。では実際に実用化されると、そのような社会になるのだろうか。そのポイントについて解説する。
収録日:2018/10/23
追加日:2018/12/01
加藤真平
東京大学大学院情報理工学系研究科 特任准教授

キャッシュレス化の大事なポイント…そのメリットとは?

キャッシュレス化の動きと日本での可能性
現在、キャッシュレス化が世界の大きな趨勢になっている。一方、日本は現金が好まれている国だといわれているが、キャッシュレス化の動きがどう進展していくのか、注目が集まっている。では、日本においてキャッ...
収録日:2018/10/02
追加日:2018/11/15
柳川範之
東京大学大学院経済学研究科・経済学部 教授

データを活用するには、目的を先に決めること

今後の技術革新と企業経営(2)データを活用するために
近年、ビッグデータが注目を浴びている。しかし、集めただけでは何も役に立たない。データの活用に不可欠なのは、経営する側がそれを使って何を行うのかという目的設定であると、東京大学大学院経済学研究科・経...
収録日:2018/04/25
追加日:2018/08/05
柳川範之
東京大学大学院経済学研究科・経済学部 教授

技術革新の時代を支える経営のあり方とは?

今後の技術革新と企業経営(1)素早い意思決定が重要
現在の技術革新に関する重要なポイントは、それに対して企業がリスクを背負った素早い意思決定を行うことである。東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授の柳川範之氏は、そう主張する。日本企業は従来、技術...
収録日:2018/04/25
追加日:2018/08/04
柳川範之
東京大学大学院経済学研究科・経済学部 教授

情報社会におけるビッグデータの価値と危険性

ビッグデータの価値とリスク~FB問題と電子マネー~
東京大学名誉教授で学習院大学国際社会科学部教授の伊藤元重氏が、フェイスブック(FB)の問題からビッグデータに付随する価値とリスクについて論じる。情報社会でも、貨幣の世界においても、今後、個人の情報が...
収録日:2018/05/07
追加日:2018/06/21
伊藤元重
東京大学名誉教授

ビッグデータの活用が教育業界に革新をもたらす

ビッグデータの実用化~その課題と効果(3)教育分野への展開
東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授の柳川範之氏が、教育現場でのビッグデータの活用について解説する。従来、良い教え方は、個々の先生の経験と勘に依存してきた。子どものタブレット学習を通じて、学習...
収録日:2017/06/29
追加日:2017/08/06
柳川範之
東京大学大学院経済学研究科・経済学部 教授

ビッグデータの実用化にはデータの標準化・規格化が必要

ビッグデータの実用化~その課題と効果(2)データサイエンティスト
東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授の柳川範之氏が、ビッグデータを実用化する際の注意点について解説する。大量の情報を意味のあるビッグデータとして用いるためには、プログラミング能力だけでなく分析...
収録日:2017/06/29
追加日:2017/07/30
柳川範之
東京大学大学院経済学研究科・経済学部 教授

ビッグデータの経済的効果ーその独占力で勝利を掴む

ビッグデータの実用化~その課題と効果(1)動学的規模の経済性
東京大学大学院経済学研究科・経済学部教授の柳川範之氏が、ビッグデータにおける経済的な効果について解説する。人工知能の機械学習の発達に伴い、ビッグデータに注目が集まっている。ビッグデータは動学的規模...
収録日:2017/06/29
追加日:2017/07/23
柳川範之
東京大学大学院経済学研究科・経済学部 教授

ロンドン五輪の遺産となったオープンデータ

IoTとは何か~モノのインターネットの本質(8)データ公開に乗り出した日本企業の試み
2012年のロンドン五輪では、さまざまなデータが公開され、それを活用したソフトウエア開発が進んだ。YRPユビキタス・ネットワーキング研究所所長で東洋大学情報連携学部学部長の坂村健氏によれば、日本でも、自社...
収録日:2016/12/02
追加日:2017/04/16
坂村健
YRPユビキタス・ネットワーキング研究所 所長

フィンテックで注目!クラウドファンディングの仕組み

フィンテックと金融革命(2)異業種による金融業界参入
法律・制度の規制が壁となっていた異業種による金融業界参入。それが今、大きく動き始めている。それを可能にしたのが、インターネットによる情報技術の革新だ。ビッグデータ時代の情報技術によって、金融ビジネ...
収録日:2016/10/17
追加日:2017/01/09
柳川範之
東京大学大学院経済学研究科・経済学部 教授

「大人のAI」ではなく「子供のAI」に日本は投資すべき

ディープラーニング最前線(4)日本のAI戦略
人工知能にとってのボトルネックは、「子どものできることほど難しい」ということだった。それを「子どもの人工知能」と呼ぶ東京大学大学院工学系研究科准教授・松尾豊氏は、それがディープラーニングによって可...
収録日:2016/04/20
追加日:2016/08/23
松尾豊
東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター 技術経営戦略学専攻 教授

ディープラーニングの特徴量抽出でロボットが人間に近づく

人工知能のディープな可能性(3)日本が重視すべき側面
ディープラーニングが可能にしたのは、森羅万象の中から「何が重要か」という特徴を取り出すことだった。現在の計算システムが誇る高い処理能力によってもたらされたこの技術は、やがて言葉を理解する人工知能す...
収録日:2016/01/15
追加日:2016/05/16
松尾豊
東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター 技術経営戦略学専攻 教授

企業はIoTやAIにどう対応すべきか?

シェアードエコノミーとプロダクト・アズ・ア・サービス
東京大学大学院経済学研究科教授・伊藤元重氏がいま気になっているのは「シェアードエコノミーとプロダクト・アズ・ア・サービス」だと言う。それはどういうものなのか。伊藤氏が、企業はIoTやAIにどう対応...
収録日:2015/12/02
追加日:2015/12/24
伊藤元重
東京大学名誉教授